【整理】使用Python生成数据

Jaden 发布于2019-07-31 11:31 / 2392人阅读

摘要：含有参数布尔值，默认为表示包含终值，设定为表示不包含终值。只要计算方法一定，随机种子一定，那么产生的随机数就不会变均匀分布随机数组浮点数产生均匀分布随机数组以内的行列随机整数以内个随机浮点数内随机选择一个数

使用Python生成数据 使用python原生函数 使用range函数可创建一个整数列表

list = range(10) # 从0开始到10 : [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
print([i for i in list])
print([i*1 for i in list]) # 使用for循环

range(1, 11)     # 从 1开始到11: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
range(0, 30, 5)  # 步长为 2: [0, 2, 4, 6, 8]
range(0, -10, -1) # 负数:[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]
range(0) # 空数组 []
range(1, 0) # 空数组 []

使用random函数

import random
print( random.random() )             # 产生 0 到 1 之间的随机浮点数

random.randint(1,10)              # 产生 1 到 10 的一个整数型随机数
random.uniform(1.1,5.4)           # 产生  1.1 到 5.4 之间的随机浮点数，区间可以不是整数
random.choice("abcdefghijklmn")   # 从序列中随机选取一个元素
random.randrange(0, 100, 2)       # 生成从1到100的间隔为2的随机整数[0-100)的偶数
random.shuffle([1,3,5,6,7])       # 将序列中的元素顺序打乱

使用numpy 使用np.arange()

类似于range，通过指定开始值，终值和步长来创建表示等差数列的一维数组

array = np.arange(10) # 
list = range(10)
print(list)  
print(array) #  [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
# ! 2个函数生成的类型不同，但用法类似
print(type(array))
print(type(list)) 
print(len(array)) # 
print(len(list))

print(np.arange(1, 11))  # [ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]
print(np.arange(1, 2, 0.1)) # [1. 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9] 步长可用小数

使用 np.linspace()

该函数第三个参数指定的是元素个数，它表示给定起始值和终点值以及元素个数，生成一个一维的等差数列。
含有参数endpoint布尔值，默认为True表示包含终值，设定为False表示不包含终值。

np.linspace(0,1,10)
# [ 0.,  0.11111111,  0.22222222,  0.33333333,  0.44444444,0.55555556,  0.66666667,  0.77777778,  0.88888889,  1.        ])

np.linspace(0,1,10,endpoint = False)  # [ 0. ,  0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  0.8,  0.9]

#生成等比数列 基数默认为10
np.logspace(0,4,3) #  [1.e+00 1.e+02 1.e+04]

np.logspace(0,4,3,base = 2) # [ 1.  4. 16.] 起点为2^0 = 1，终点为2^4 = 16,一共按照等比数列生成3个点

创建指定的形状和类型数组

# 只分配数组所使用的内存，不对数据初始化起作用
np.empty(4,np.int32)         
np.empty((2,3),np.int32)

# 
np.ones(4)                   # [1. 1. 1. 1.]
np.ones((2,3)) 
np.ones(4, dtype = np.bool)  # [ True  True  True  True]
# 
np.zeros(4, dtype = np.bool) # [False False False False]
np.zeros(4)                  # [0. 0. 0. 0.]

# 生成初始化为指定值的数组
np.full(4,np.pi)
np.full((2,3), -1)

# 创建参数形状相同的数组
a = np.arange(6).reshape(2,3)
np.zeros_like(a)             # [[0 0 0][0 0 0]]
np.ones_like(a))             # [[1 1 1][1 1 1]]

# 从指定的函数中生成数组，第一个参数是函数名称，第二个参数是数组形状

np.fromfunction(lambda a, b : a == b, (3, 3)) 
# [[ True False False]
# [False  True False]
# [False False  True]]

np.fromfunction(lambda i:i%7 +1,(10,)) # [ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  1.,  2.,  3.]

使用随机函数

# 随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值。
# 只要计算方法一定，随机种子一定，那么产生的随机数就不会变

np.random.seed(123)

np.random.rand(4)                # 均匀分布随机数组 0-1浮点数
np.random.rand(2,3)              # 产生2*3均匀分布随机数组
np.random.randint(1,100,[5,5])   # (1,100）以内的5行5列随机整数
np.random.random(4)              # (0,1）以内4个随机浮点数
np.random.choice(10)             # [0,10)内随机选择一个数
np.random.choice([1,2,3,4,5],(2,3))

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